By Gerhard Steger

Mit Hilfe der Bioinformatik können ermittelte DNA-, RNA- oder Aminosäuresequenzen hinsichtlich Struktur und Funktion schnell eingeschätzt werden; das spart Kosten und Zeit bei weiterführenden Experimenten im hard work. Das vorliegende Buch gliedert sich in einen RNA- und einen Protein-Teil. Je ein Kapitel führt das biologische Thema der Strukturvorhersage inklusive biophysikalischer Grundlagen der Vorhersagemethoden ein. Folgekapitel gehen auf die informationstechnischen Methoden mit einem möglichst kurzen Beispiel ein, stellen den meist komplizierteren Algorithmus zur Lösung des biologischen difficulties vor und diskutieren zum Abschluss mindestens eine Implementation und damit erzielbare Ergebnisse anhand eines biologischen Beispiels. Das Buch ist gleichermassen für Biologen und Informatiker appropriate, da es sowohl einen Überblick über die aktuellen Möglichkeiten der Strukturvorhersage gibt als auch den Einsatz von unterschiedlichsten informationstechnischen Methoden in der Biologie demonstriert.

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Kernmagnetische Resonanzspektroskopie (NMR) und Röntgenstrukturanalyse liefern Atomkoordinaten der Struktur; beide Methoden haben jedoch ihre schwerwiegenden Probleme aufgrund der benötigten Substanzmengen und des Aufwands. Die chemischen und/oder molekularbiologischen Methoden - enzymatisches und chemisches Mapping, Oligonukleotid-Mapping oder Nukleotidsubstitution - erlauben die Unterscheidung zwischen gestapeltem, gepaartem oder ungepaartem Zustand eines Nukleotids in der Struktur. Alle erwähnten Methoden werden im Folgenden kurz angerissen, um eine Beurteilung der Qualität ihrer Ergebnisse in Hinsicht auf den Vergleich mit informationstechnischen Vorhersagen zu erlauben.

Experimentelle Bedingungen: 0,6 A260nm dsRNA in 100 mM NaCl, 1 mM NaCacodylat, 0,1 mM EDTA, pB 7,0; Heizrate 0,2 °C/min; 30 Meßpunkte/ °c. 1HO(l/Tm - l/T)/ R} an die experimentelle Kurve dargestellt in differenzierter Form, um die Abweichung zwischen gefitteter und experimenteller Kurve zu betonen. 1Ho = 4500kJ/mol. 1 ) Bei gleicher Konzentration der Stränge [CA] definiert als = [Cu] ist der Dissoziationsgrad 8 wobei A o und AXJ die Absorptionen der Helix bei niedriger Temperatur bzw. der Einzelstränge bei hoher Temperatur sind.

33) lassen sich mit der von Fixman & Freire (1977) angegebenen Methode I = 10 Koeffizienten a; und b; finden, sodass sich für Sequenzlängen N :::; 1000 die mit und ohne Näherung berechneten Wahrscheinlichkeitsplots optisch nicht unterscheiden lassen (Fehler in p(l rn ) < 0,1 %). Graphen und Alignments Dieses Kapitel soll primär dazu dienen, Graphentheorie bzw. Dynamische Programmierung einzuführen, die im folgenden Kapitel zur Vorhersage von RNAStruktur benötigt werden. Es wird also kein vollständiger Überblick über den großen Themenkomplex Alignments, phylogenetische Bäume und Evolution gegeben.

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